AI 에이전트의 작업을 관측 가능하게 만들기
AI 에이전트의 작업 흐름을 커밋 메시지와 세션 기록으로 관측 가능하게 만드는 방법을 정리했습니다. 신고 기반 집계와 파생 판정을 통해 새 저장소에서도 즉시 지표가 나오도록 구성했습니다.
#Git#LLM#메타데이터
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메타데이터 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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AI-Ready Data Platform으로 가는 세 가지 질문
AI를 새로운 데이터 소비자로 보고 데이터 플랫폼의 조건을 세 가지 질문으로 정리했습니다. 맥락 제공, 접근 통제, 공통 인터페이스를 통해 AI-Ready Data Platform을 설계하는 방향을 소개했습니다.
#LLM#SQL#AWS
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Vault 타 서비스 적용기
Vault를 반장노트에 적용하면서 Stash 구조, 메타데이터 저장, 호출 경로를 서비스 요구에 맞게 조정했습니다. 또한 Cabinet과 Clip의 범위를 정리해 공고와 제출서류 흐름에 맞는 파일 관리 구조를 만들었습니다.
#MSA#메타데이터#file storage
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기억에 대해서
AI 세션이 많아지면서 무엇을 저장할지가 아니라 어떻게 다시 꺼낼지가 중요한 병목으로 다뤄졌습니다. 회상용 레퍼런스를 여섯 축으로 남기면 검색보다 재인식이 쉬워진다는 관점을 제시했습니다.
#LLM#RAG#검색
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기억에 대해서
토스 피플 : 데이터를 ‘이해하는’ 구조를 설계합니다
토스 Data Architect의 커리어와 데이터 설계 철학을 소개했습니다. 데이터 품질, 속도, AI 이해 가능성을 함께 고려하는 구조화 관점이 핵심입니다.
#데이터 분석#데이터 거버넌스#Data Analytics Engineer
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데이터 지옥과 AI 천국을 오가는 여정
데이터가 AI의 기반이라는 점을 프로젝트 경험을 바탕으로 정리했습니다. 메타스토어, 중간지 DB, RAG와 Memory를 통한 실험과 앞으로의 방향도 소개했습니다.
#data#LLM#RAG
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Datahub(오픈 소스 메타데이터 플랫폼)
분산된 데이터 플랫폼의 메타데이터를 통합 관리하는 DataHub의 개념과 주요 기능을 소개했습니다. 검색, 계보 추적, 거버넌스, 접근 제어 관점에서 활용 포인트를 정리했습니다.
#DataHub#메타데이터#데이터 거버넌스
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Data Catalog – Datahub
데이터레이크 확산으로 데이터 카탈로그와 거버넌스의 중요성을 설명했습니다. 오픈소스 Datahub의 메타데이터 수집, 검색, 리니지, 연동 기능을 소개했습니다.
#Data Catalog#Datahub#데이터 거버넌스
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데이터카탈로그 PM이 ‘데이터 디스커버리’라는 가치를 풀어내는 방법
데이터카탈로그를 통해 데이터 디스커버리를 검색, 미리보기, 리니지의 3단계로 풀어낸 사례를 소개했습니다. 데이터 찾기뿐 아니라 이해와 신뢰 확보까지 연결하는 방향을 제시했습니다.
#검색#DB#메타데이터
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LVM 스냅샷 관리 기능 개발 후기 (1)
LVM 스냅샷 기능을 안정적으로 도입하기 위해 Thin/Thick 볼륨 구조와 메타데이터 이슈를 점검했습니다. 또한 공간 회수, 자동 확장, 복구 절차를 테스트하며 운영 대응 방안을 정리했습니다.
#LVM#스냅샷#thin provisioning
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